Por qué la mayoría de proyectos de IA fracasan (y cómo evitarlo)
Un estudio de Gartner publicado en 2023 estimó que alrededor del 85% de los proyectos de inteligencia artificial no llegan a producción. La causa principal no es técnica. Es organizacional.
Hemos visto este patrón repetirse en empresas de la Costa Atlántica: alguien asiste a una conferencia, se entusiasma con un caso de uso de Silicon Valley, contrata un proveedor y lanza un piloto sin definir quién va a usar el modelo ni cómo se integrará con los sistemas existentes. Seis meses después, el piloto vive en un notebook de Jupyter que nadie abre.
Nuestro método parte de una premisa distinta. Antes de escribir una línea de código, dedicamos entre dos y cuatro semanas a entender el flujo de trabajo real. Entrevistamos a los operadores, no solo a los gerentes. Revisamos los datos tal como existen, no como alguien dice que existen.
Esa inversión inicial de tiempo reduce drásticamente el riesgo de construir algo que nadie necesita. Y cuando sí construimos, entregamos modelos documentados con métricas de rendimiento claras y un plan de monitoreo que tu equipo puede ejecutar sin depender de nosotros permanentemente.
No vendemos cajas negras. Cada modelo incluye explicación de variables, umbrales de decisión y protocolos de reentrenamiento. Si tu equipo no entiende lo que el modelo hace, no lo ponemos en producción.
